Algorithme d'Euclide

l’auxiliaire est « avoir » et si le COD est placé avant le verbe, alors on accorde le participe passé avec le COD. p. XV, programme Algobox Pour K allant de n à p p. XXI, exercice 4 Écrire un algorithme qui demande la valeur de n… p. XXI, exercice 6 2. Programme cet algorithme. p. 3, sommaire des pages TP info Le titre du TP de la page 161 est « Intervalle de fluctuation ». p. 30, exercice 34, question 2 Déterminer f(0) et f(− 3). p. 30, exercice 34, question 5, première

exercice 75 p. 43 Version corrigée (le rouge indique ce qui a été modifié) Si l’auxiliaire est « avoir » et si le COD est placé avant le verbe, alors on accorde le participe passé avec le COD. Pour K allant de n à p Écrire un algorithme qui demande la valeur de n… 2. Programme cet algorithme. Le titre du TP de la page 161 est « Intervalle de fluctuation ». Déterminer f(0) et f(− 3). …… réél x …… f(x) > 0. La troisième ligne de l’algorithme (« x, un nombre… ») doit être supprimée. Le dernier segment de la courbe

prend successivement les valeurs 0 ; 2 (pour a = 1) ; 4 (pour a = 2) ; 6 (pour a = 4). 16 n’a que 5 diviseurs. Le cas a = 4 correspondant à 16 = 4 ¥ 4 ne devrait pas engendrer une augmentation de 2 du nombre de diviseurs mais de 1 seulement. 3. Algorithme Lire n D prend la valeur 0 Pour a allant de 1 à E( n ) Si a divise D alors D prend la valeur D + 2 Fin Pour Si E( n ) = n alors D prend la valeur D – 1//on teste si E( n ) est un entier Afficher D Pour aller plus loin Sur Xcasfr par exemple Chapitre

exercices de géométrie plane ; • Cabri3D et Geospace pour les exercices de géométrie dans l’espace ; • AlgoBox, Python, Scilab et Xcas pour les programmes qui illustrent les algorithmes ; • Xcas et TI Nspire pour le calcul formel. Ces fichiers vous permettront d’une part de visualiser les résultats demandés, de tester les algorithmes ou les figures dynamiques, mais également d’illustrer vos explications lors de synthèses collectives avec les élèves. Certains de ces fichiers sont à la disposition des

Cette partie a pour but de déterminer la longueur de chaque tasseau en fonction de la distance qui le sépare du côté [AB].Soit E un point du segment [AD].La parallèle à (AB) passant par E coupe [BS] en F, et [BM] en H. On admet que la droite (FH) est parallèle à la droite (SM).Le segment [EF] représente un tasseau à fixer.1.Sachant que M est le milieu de [BC], calculer BM.BM = BC/2 = 6 : 2 = 3BM = 3 m2.Dans cette question, on suppose que le tasseau [EF] est placé à 0,50 m du côté [AB].On a donc :

f(1)=1 f(n)=f(n-1)+f(n-2) Cette suite a la particularité de croitre très rapidement, ainsi nous avons : F(5) = 5 F(10)= 55 F(20)=6765 F(50) = 1 3.1 Description de l'algorithme L'algorithme utilisé pour cette étude sera un algorithme récursif décrit ci-dessous : Fonction Fibonacci (n) Si n

modifier les indicateurs de présence en TPV. Le choix d'une victime - remplacement De nombreux algorithmes : FIFO - First In First Out : ordre chronologique de chargement ; LRU - Least Recently Used : ordre chronologique d'utilisation ; FINUFO - First In Not Used, First Out (algorithme de l'horloge ou Clock) : approximation du LRU ; LFU - Least Frequently Used ; Random : au hasard ; MIN : algorithme optimal. Performances : MIN, LRU, FINUFO, [FIFO, Random]. Le préchargement - La localité Optimisation

................................ 33 2. ALGORITHME BRANCH AND BOUND ....................................................................... 33 2.1 SÉPARATION ET ÉVALUATION ........................................................................... 33 2.2 PRINCIPE DE PARCOURS DE L’ARBRE ........................................................... 34 3.- PLACEMENT ET ORDONNANCEMENT (OU AAS) ................................................... 34 3.1- ALGORITHMES DE PLACEMENT ET D’ORDONNANCEMENT .....

nouveaux documents. Nous nous intéressons donc ici aux algorithmes d'apprentissage supervisés, c'est à dire où les réponses du programme sont fixées à l’avance (la hiérarchie de Yahoo ou la catalogue de la bibliothèque). De façon simple, le but de l’algorithme est de découvrir pourquoi chaque document d’exemple a été rangé dans telle ou telle classe, afin de prédire la classe de nouveaux documents à ranger dans le futur. La plupart des algorithmes d'apprentissage supervisés tentent donc de trouver un

. . . . . . . . . . . . . . . . . 114 e e A.2 Probl`me d’estimation et valeurs associ´es . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 e e B Code associ´ aux algorithmes e 117 B.1 Algorithme DeltaMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 B.2 Algorithme MISMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 B.3 Algorithme LL-MISMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 C Rapport du stage de recherche C.1 Cadre du stage . . . . . . . . . C.2 Chronologie